o3：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）

什麼是 o3？

o3 是 OpenAI 推出的推理模型，于 2025年4月16日發布，具備 200,000 個 token 的上下文窗口，能在文本、程式碼和圖像領域實現高階推理。截至 2026年6月，API 定價為每百萬輸入 token $2.00，每百萬輸出 token $8.00。OpenAI 的模型頁面將 o3 描述為適用於涉及數學、科學、程式設計、視覺推理、技術寫作以及指令遵循等多步驟問題的場景。

OpenAI 的 o 系列模型專為推理品質優先於回應速度的任務設計。用戶常將 o3 與通用多模態模型如 GPT-4o、低成本替代方案如 GPT-4o mini，以及高速多模態模型如 Gemini 2.0 Flash 進行比較。

o3 的關鍵規格與定價如何？

下表區分了 OpenAI 提供方規格與 Gate.AI 存取詳情。OpenAI 是 o3 的官方模型規格與 token 定價來源；Gate.AI 文件則驗證了 OpenAI 兼容的 API 基礎 URL 和 chat-completions 端點。

| 欄位 | 數值 | | ------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 提供方 | OpenAI（截至 2026年6月） | | 模型系列 | OpenAI o 系列推理模型（截至 2026年6月） | | 模型類型 | 複雜任務推理模型（截至 2026年6月） | | 發布日期 | 2025年4月16日（截至 2026年6月） | | 上下文窗口 | 200,000 個 token（截至 2026年6月） | | 最大輸出 token | 100,000 個 token（截至 2026年6月） | | 輸入定價 | OpenAI 公布的 API 定價為每百萬輸入 token $2.00（截至 2026年6月） | | 快取輸入定價 | OpenAI 公布的 API 定價為每百萬快取輸入 token $0.50（截至 2026年6月） | | 輸出定價 | OpenAI 公布的 API 定價為每百萬輸出 token $8.00（截至 2026年6月） | | 定價單位 | 每百萬文本 token（截至 2026年6月） | | 模態支援 | 支援文本輸入/輸出，圖像輸入；不支援音訊和影片（截至 2026年6月） | | 支援的輸入類型 | 文本、圖像（截至 2026年6月） | | 支援的輸出類型 | 文本（截至 2026年6月） | | API 存取 | OpenAI API；Gate.AI OpenAI 兼容 API，使用 openai/o3 作為 Gate.AI 模型 ID（截至 2026年6月） | | 模型 ID | OpenAI: o3；OpenAI 快照: o3-2025-04-16；Gate.AI: openai/o3（截至 2026年6月） | | 可用性 | OpenAI API；Gate.AI API 透過 OpenAI 兼容 chat completions 存取（截至 2026年6月） | | 知識截止日期 | 2024年6月1日（截至 2026年6月） | | 請求速率限制 | OpenAI 按等級劃分；免費等級在 OpenAI 公布的速率表中不支援（截至 2026年6月） | | 微調支援 | OpenAI 模型頁面顯示不支援（截至 2026年6月） | | 流式輸出支援 | OpenAI 模型頁面和 Gate.AI chat-completions 文件均支援（截至 2026年6月） | | 批次 API 支援 | OpenAI 透過 v1/batch 支援（截至 2026年6月） | | 工具/函數呼叫 | OpenAI 模型頁面顯示支援（截至 2026年6月） | | 結構化輸出/JSON 模式 | OpenAI 模型頁面支援結構化輸出（截至 2026年6月） | | 授權/使用限制 | 受 OpenAI 和 Gate.AI 相關條款約束；模型頁面未單獨列出模型專屬授權（截至 2026年6月） |

o3 在生產環境中的主要價值是什麼？

當任務需要深度推理而非快速對話輸出時，o3 尤為適用。它可用於複雜程式碼審查、技術設計分析、數學與科學推理、長文檔解讀，以及輸入包含圖表、流程圖或截圖時的圖像推理。OpenAI 列出 o3 支援文本與圖像輸入、文本輸出、函數呼叫、結構化輸出、流式輸出和推理 token 支援。

在生產系統中，o3 適合那些淺層答案成本高於慢速推理成本的工作流程。例如架構審查、政策分析草案、科學問題拆解、除錯支援和結構化規劃等場景。對於敏感決策，仍需結合檢索、驗證、監控和人工審核。

o3 支援哪些模態？

| 模態 | 是否支援 | 說明 | | --------------- | ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- | | 文本輸入 | 是 | 支援提示、指令、程式碼和文件內容（截至 2026年6月） | | 文本輸出 | 是 | 主要輸出類型（截至 2026年6月） | | 圖像輸入 | 是 | 支援視覺推理和圖像分析（截至 2026年6月） | | 圖像輸出 | 未確認 | 模型頁面僅列出文本輸出，未原生支援圖像輸出（截至 2026年6月） | | 音訊輸入/輸出 | 否 | 列為不支援（截至 2026年6月） | | 影片輸入/輸出 | 否 | 列為不支援（截至 2026年6月） |

OpenAI 的 o3 模型頁面顯示僅支援文本輸入/輸出和圖像輸入，不支援音訊或影片。

o3 的局限性有哪些？

o3 並非所有 AI 工作負載的預設選擇。其推理導向設計導致回應速度慢於輕量模型，OpenAI 在模型屬性中將 o3 的速度標為“最慢”。

此外，o3 的上下文窗口為 200,000 個 token，輸出僅限文本，不原生支援音訊或影片，OpenAI 模型頁面顯示不支援微調。其知識截止日期為 2024年6月1日，因此涉及时事、定價、監管、市場或產品狀態的問題需借助檢索或外部驗證。

這屬於通用 AI 的限制，除非 OpenAI 明確聲明，o3 仍可能產生錯誤、不完整或過度自信的內容。法律、醫療、金融、安全和合規相關場景應由專業人士審核。

o3 最適合哪些應用場景？

| 應用場景 | o3 適用原因 | 重要限制 | | ----------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | | 複雜程式碼審查 | 適合多步驟推理，涵蓋 bug、架構和權衡分析 | 回應速度慢於小模型 | | 技術文件分析 | 能處理長提示和圖像輸入，如圖表或流程圖 | 200K token 雖大但非無限 | | 科學與數學推理 | 針對高難度推理任務設計 | 輸出仍需人工驗證 | | 視覺推理 | 可分析圖像並以文本解釋發現 | 不提供原生圖像輸出 | | 結構化規劃 | 適合拆解複雜工作流程 | 不適用於所有低延遲聊天流程 |

o3 與 GPT-4o、Gemini 2.0 Flash 的對比如何？

| 對比維度 | o3 | GPT-4o | Gemini 2.0 Flash | 場景適配 | | -------------------- | ------------------------------------------------------ | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 提供方 | OpenAI | OpenAI | Google | 按生態偏好選擇：OpenAI 適合 o3/GPT-4o 工作流，Google 適合 Gemini API 或 Vertex AI 工作流。 | | 模型類型 | 推理模型 | 通用多模態 GPT 模型 | 快速多模態模型 | o3 適合深度多步驟推理，GPT-4o 適合廣泛多模態助手任務，Gemini 2.0 Flash 適合速度導向多模態應用。 | | 上下文窗口 | 200,000 個 token | 128,000 個 token | Google 官方資料稱 1M token 上下文窗口 | o3 適合長推理任務，GPT-4o 適合標準多模態工作負載，Gemini 2.0 Flash 适合超長輸入上下文需求。 | | 文本與圖像輸入；文本輸出 | 多模態輸入；啟動階段文本輸出 | 三者均支援文本與圖像工作流；o3 更適合推理，GPT-4o 更靈活，Gemini 2.0 Flash 更快 | | API 定價 | 每百萬 token $2 輸入/$8 輸出 | 每百萬 token $2.50 輸入/$10 輸出 | Gemini API 按 tier 和 SKU 計價 | o3 適合推理品質優先場景，GPT-4o 平衡多模態，Gemini 2.0 Flash 適合高量級場景的價格和延遲需求。 | | 場景適配 | 複雜推理、程式碼、技術分析 | 通用多模態應用和靈活助手工作流 | 速度導向與長上下文多模態工作流 | o3 適合深度分析，GPT-4o 適合靈活多模態交互，Gemini 2.0 Flash 適合速度、長上下文輸入及 Google 生态集成。 |

GPT-4o 作為通用多模態對比點，OpenAI 列出其支援文本與圖像輸入、文本輸出、128,000 token 上下文窗口，以及每百萬輸入/輸出 token $2.50/$10.00。Google 描述 Gemini 2.0 Flash 支援原生工具調用、多模態輸入、文本輸出（啟動階段），上下文窗口為 1M token。

如何透過 Gate.AI 存取 o3？

Gate.AI 提供 OpenAI 兼容 API，基礎 URL 為 的 Gate.AI 模型 ID 為 openai/o3。Gate.AI 文件驗證了 Bearer-token 鑑權、OpenAI 兼容格式、按需付費、POST /chat/completions 用於聊天補全、GET /models 用於模型列表。Gate.AI 也指出正確的 API 路徑為 /openai/v1，而非 /v1。

Python 範例

python from openai import OpenAI import os

client = OpenAI( api_key=os.environ["GATE_AI_API_KEY"], base_url="", )

completion = client.chat.completions.create( model="openai/o3", messages=[ { "role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant." }, { "role": "user", "content": "Analyze the trade-offs of using a reasoning model for code review." } ], )

print(completion.choices[0].message.content)

curl 範例

bash curl /chat/completions
-H "Authorization: Bearer $GATE_AI_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{ "model": "openai/o3", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant." }, { "role": "user", "content": "Analyze the trade-offs of using a reasoning model for code review." } ] }'

開發者也可在部署前列出可用模型：

bash curl /models
-H "Authorization: Bearer $GATE_AI_API_KEY"

透過 Gate.AI，開發者可使用統一的 OpenAI 兼容請求模式存取支援的模型，並透過 model 欄位明確選擇模型。本文未將 OpenAI 官方定價與 Gate.AI 計費合併，除非 Gate.AI 明確公布該路徑的定價。

常見問題

o3 的上下文窗口是多少？

OpenAI 列出 o3 的上下文窗口為 200,000 個 token，最大輸出長度為 100,000 個 token（截至 2026年6月）。

o3 的價格是多少？

OpenAI 公布 o3 的定價為每百萬輸入 token $2.00、每百萬快取輸入 token $0.50、每百萬輸出 token $8.00（截至 2026年6月）。

開發者如何透過 Gate.AI 存取 o3？

使用 Gate.AI 的 OpenAI 兼容基礎 URL ，透過 GATE_AI_API_KEY 鑑權，並傳送 chat-completions 請求，模型 ID 填寫 openai/o3。

o3 是否優於 GPT-4o 或 Gemini 2.0 Flash？

並非絕對。o3 適合複雜推理任務，GPT-4o 適合通用多模態工作流程，Gemini 2.0 Flash 更適合速度導向、長上下文多模態任務。